Исследование данных всегда было для меня захватывающим направлением, и я оказался одним из многих студентов, которые считают аналитику чем-то, что может привести к огромным изменениям в нашей повседневной жизни.
Я познакомился с этой областью в январе этого года, когда она стала факультативом в моем колледже. С тех пор я ценил ценность данных для принятия решений.
Я начал с прохождения онлайн-курсов, которые были либо бесплатными, либо доступными за небольшую плату, и все они были сосредоточены на определенных темах в области аналитики. Было утомительно и запутанно найти, какая тема будет соответствовать моим потребностям и как она поможет мне добиться успеха в этой области.
В поисках своего следующего онлайн-курса я наткнулся на Data Analyst Nanodegree от Udacity, который на первый взгляд казался подлинным, поскольку был создан совместно с некоторыми брендами, которые являются лидерами отрасли в своих областях.
Nanodegree предоставил полный цикл обучения и структуру, которые понадобятся каждому студенту во время бума искусственного интеллекта и науки о данных. Курсы были составлены и упорядочены таким образом, чтобы помочь любому, кто плохо знаком с этой областью, понять, какую область исследовать в первую очередь. Проекты адаптированы к потребностям отрасли, поэтому вы никогда не почувствуете, что изучаете что-то, что может быть потрачено зря.
Навыки, которые я приобрел во время Nanodegree, помогли мне занять второе место на хакатоне Techgig Code Gladiators Hackathon, Data Science Theme, который теперь занесен в Книгу рекордов Гиннеса как крупнейшее соревнование по программированию в мире и занимает 3-е место на Synechron Hackathon of Data Science. .
Они также помогли мне опубликовать мою исследовательскую работу, которая была недавно представлена на конференции IEEE, и дали мне интервью с чрезвычайно известными сегодня аналитическими компаниями в мире.
Мое исследование было основано на выборе показателей для обнаружения ложных новостей и влиятельных лиц в Twitter с использованием алгоритмов кластеризации текста и тематического моделирования.
Еще один из моих проектов включает всестороннее исследование качества красного вина, чтобы понять, какие факторы повлияли на качество вина.
Я бы посоветовал студентам, которые плохо знакомы с этой областью, принять участие в этой кривой обучения, поскольку структура и обучение, представленные здесь, не имеют себе равных и определенно будут влиять на вашу стремящуюся карьеру в качестве аналитика данных.
